预备知识：Hadoop入门讲解：Linux基础与Java应用

本课程是关于Hadoop技术的入门介绍，旨在为学习者提供必要的预备知识以便更好地理解和参与到大数据处理领域。首先，学员需要具备基础的Linux操作技能，因为Hadoop在很大程度上是基于Linux环境构建的，这对于系统的管理和维护至关重要。此外，Java编程能力也是必不可少的，因为Hadoop的主要编程接口MapReduce是用Java编写的，理解Java是理解和实现Hadoop核心组件的基础。 Hadoop本身是一个开源的大数据处理框架，由Google的搜索工程师Doug Cutting发起，其初衷是为了解决大规模数据处理的问题。它主要由两个关键部分组成：分布式文件系统Hadoop Distributed File System (HDFS) 和分布式计算模型MapReduce。HDFS负责存储海量数据，而MapReduce则用于并行处理这些数据，实现了离线数据分析的功能。 课程的目标包括部署Hadoop的核心组件如Hadoop、HBase、Hive和Pig，以及数据集成，如通过Sqoop将数据从关系型数据库如Oracle和MySQL导入到Hadoop，同时也与数据分析工具如R进行集成。学习者将深入理解HDFS的工作原理，掌握MapReduce的工作机制，并能够编写基本的MapReduce程序。此外，课程还将介绍Hadoop生态系统中的其他子产品，如Hadoop作为大数据平台的架构选择依据。 课程大纲覆盖了Hadoop的起源，从Lucene（最初由Doug Cutting开发的全文搜索工具）到Nutch，再到Hadoop的发展过程，展现了这个技术如何逐步演进并成为大数据处理领域的主流技术。通过学习，学员不仅能掌握Hadoop的核心技术，还能提升阅读源代码的能力，这在Hadoop程序员、架构师或数据仓库工程师的职业发展中是非常重要的。 这门课程将帮助学员建立起对Hadoop的全面认识，从理论到实践，从底层原理到应用案例，为他们在大数据行业中取得成功奠定坚实的基础。